アノテーション は，機械学習に用いるデータへ，分類名，対象範囲，正解値などの正解情報を付与する作業です。教師あり学習では，入力データと対応する正解情報を組にした学習データを使ってモデルを学習させます。 イ（エンコード）： 文字や情報を，所定の規則に従って別の形式や符号へ変換することです。 ウ（データクレンジング）： データの誤り，重複，表記揺れなどを修正・除去し，品質を高める作業です。 エ（フィルタリング）： 条件に合うデータだけを抽出したり，不要なデータを除外したりする処理です。 ア： 教師あり学習のためにデータへ正解情報を付与する作業がアノテーションです。